网上有关“关于小波变换的理解问题”话题很是火热，小编也是针对关于小波变换的理解问题寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
个人觉得观测窗就是观测窗，正确全面的理解它既不完全是时域窗也不完全是频域窗，与通常理解的窗的意义并不完全相同，但起的作用类似窗的作用，或理解为它既是时域窗也是频域窗或根本搞不清是啥，要非得有个称谓，那不如叫小波域的观测窗。
所以小波理论在进行解释说明的时候特别注意别简单地与普通的时频分析那一套搞在一起，不然会有问题，但没办法啊，要解释这个玩意，要让读者容易理解就要用那些原来信号处理的概念，但个人觉得那些原来的概念有时是不适合解释小波的某些概念的。用简单的示意性解释代替数学描述一般都会出现这种问题，有时很让人抓狂，因为我给你解释一个小波的问题，有时会牵扯出一堆新的问题要去解释，这样还怎么向下进行，那书还怎么写，书上的某些描述你没法细扣，它表述的意思可能根本不是你想的那样，只有通读之后你才可能明白它要说啥。
从CWT来看，用的的确是小波的的时域波形，但并不是直接使用而是用积分后的结果计算的，有些小波函数的时域表达不好计算就转到频域去求，尤其是发展到DWT的时候，需要计算滤波器和尺度函数的问题，有时频域表达可能更方便，个人觉得小波变换的总体效果更偏向于时域。水平有限，仅供参考。
昨天看完吴军老师第一季的《硅谷来信》的一篇“大学考试的秘籍”，正值期末考试复习的我觉得如获至宝，这次想把老师所讲的原则给利用上来，争取考个好成绩。
现代信号处理这门课由四大部分构成：多速率信号处理与小波变换，随机信号的功率谱估计，自适应信号处理，非线性信号处理。
小题集中在第一和第四部分，大题集中在中间两个部分。复习的重点就明确了。
这门课的基础是数字信号处理还有随机过程，因为基础不好所以只能往主线内容死命复习了。
多速率信号处理和小波变换
1.抽取，内插之后的频谱变化，要会画图，抽取前加低通滤波器防混叠，内插后加低通滤波器防镜像，小题，画图
2.FIR，IIR多相分解的表示形式要会，一道大题
3.小波变换的基本概念，理论基础，实现方法，和STFT的主要区别，简答题。
随机信号的功率谱估计（大头）
1.平稳随机过程的基本数字特征，这是上学期学过的。
2.白噪声过程自相关函数与功率谱的特点。功率谱就是方差，自相关函数是方差乘上冲击函数
3.本书的第一大重点：参数模型，AR模型，要知道系统函数，时域差分方程，和谱分解。（上诉三点有道大题）
4.AR模型的输入输出关系式。大题会涉及到
5.AR模型法与线性预测法的关系。等价，互为逆滤波，小题。
6.AR模型的正则方程，也称为Yule-Walker方程，可能要求证明。
求解AR模型参数的Levinson算法（大题），burg算法，关系式要记住
7.横向预测误差滤波器和格型预测误差滤波器结构。（可能画图）
8.特征分解谱估计和高阶统计量，高阶谱的基本概念。（小题，简答题）
自适应信号处理
1.自适应滤波基本概念，wiener和kalman的异同（简答题）
2.维纳最优解（大题），LMS，RLS性能比较（小题）
3.LMS失调量（简答题）
4.FIR自适应滤波器和IIR自适应滤波器结构（输出误差法，方程误差法）（画图题），各自优缺点。
5.前后向预测，格型自适应滤波器的基本原理实现方法。（可能大题）
6.Laguerre（小题）
7.自适应滤波器四种应用（画图解释）
非线性信号处理
1.ANN的三要素：小题，结构特点（可能画图），激活函数（可能小题）
2.三种学习规则小题
3.ANN有三种常用的：小题
继续复习去了。。。
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评论列表（4条）
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